JPH063371B2

JPH063371B2 - 被検査物の円形度の評価方法

Info

Publication number: JPH063371B2
Application number: JP12026188A
Authority: JP
Inventors: 浩之大橋
Original assignee: Toray Industries Inc
Current assignee: Toray Industries Inc
Priority date: 1988-05-16
Filing date: 1988-05-16
Publication date: 1994-01-12
Anticipated expiration: 2009-01-12
Also published as: JPH01288704A

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）この発明は、被検査物の円形度の評価方法、特に紡糸口
金に設けられた円形孔の円形度を画像処理により適正に
評価することができる円形度の評価方法に関する。

（従来の技術とその課題）合成繊維業界においては、繊維を紡出するために用いる
紡糸口金に設けられた円形孔の円形度を測定，判定する
必要がある。すなわち、前記円形孔の一部に付着物が付
着すること（以下「ツマリ」という）によりその円形度
が低下すると、合成繊維の品質が低下する。したがっ
て、円形孔の円形度を適時測定し、ツマリの有無の判定
を適正に行う必要がある。

従来、上記の判定は顕微鏡を用いた目視判定が主流であ
ったが、近年上記の判定を自動化したいという要望が高
まり、画像処理技術による自動判定が提案されている。
例えば、従来より周知の画像処理技術により検査対象物
たる円形孔の画像データを記憶し、そのデータを基に円
形孔の面積Ａと周囲長Ｌをそれぞれ求め、さらに次式に
代入することにより円形度を評価する方法が提案されて
いる。

（円形度）＝４πＡ／Ｌ^２…(1) この方法においては、(1)式からわかるように、記憶さ
れた円形孔の画像が真円であるならば、円形度は１とな
る。

また、記憶された画像データを基に円形度を評価する方
法として上記方法以外に２つの方法がさらに挙げられ
る。そのうちのひとつは、半径データの範囲を用いる方
法であり、前記画像データから求める半径データの最大
値と最小値との差により円形孔の円形度を評価するもの
である。もうひとつは、前記画像データから求まる半径
データの変動係数ＣＶ（＝coefficient of variation）
を用いる方法である。すなわち、(2)式に示すように、
半径データの標準偏差ｓを半径データの平均値ｘで割っ
た値により円形度を評価するものである。

ＣＶ＝ｓ／ｘ…(2) この方法においては、記憶された円形孔の画像が真円で
あるならば、標準偏差ｓは０となるので、変動係数ＣＶ
も０となる。

言い換えれば、上記提案技術は、画像処理技術により円
形孔の画像データを記憶し、その画像データより求まる
円形度，半径データの最大値と最小値との差あるいは半
径データの変動係数ＣＶから円形孔の円形度を評価し、
ツマリの有無を判別しようとするものである。

ところで、従来より周知の画像処理技術を用いて記憶さ
れた画像は、照明，光学系，ＴＶカメラ等の影響により
歪んでおり、仮に真円（円形度＝１）の画像を記憶した
としても、記憶された画像は楕円（円形度≠１）とな
る。しかるに、上記の円形度を評価する方法は記憶され
た円形孔の画像が真円であることを前提とするものであ
り、その記憶された画像が真円である場合には上記方法
は有効なものであるが、その記憶された画像が楕円であ
る場合には微妙なツマリの有無の判別が困難となる。

ここで、このことを第８図に基づいて説明する。第８図
(a)はツマリを円形孔を示す図である。第８図(a)に示す
ように、紡糸口金２に設けられた円形孔５の一部に付着
物８１が付着している。第８図(b)は従来より周知の画
像処理技術より記憶された円形孔５の画像８３を示して
いる。同図に示すように、照明等の影響により円形孔５
の画像８３は全体的に楕円状に歪んでおり、その一部に
付着物８１に対応する凹部８２が形成されている。な
お、ｒ_１，…，ｒ_ｍ，…，ｒ_ｎはそれぞれこの画像８３
の各周上の点における半径を示すものである。

第８図(b)に示すように、記憶された画像８３がＸ，Ｙ
方向にそれぞれ長軸、短軸を有するものである場合に
は、半径データの最大値は半径ｒ_ｍとなる。一方、半径
データの最小値は凹部８２における半径ｒ_１により異な
る。すなわち、半径ｒ_１が半径ｒ_４よりも長い場合に
は、半径データの最小値は半径ｒ_４になり、半径ｒ_１が
半径ｒ_４よりも短い場合には、半径データの最小値は半
径ｒ_１になる。

したがって、半径ｒ_１が半径ｒ_４よりも長くなるような
場合には、付着物８１により画像８３に凹部８２が形成
されているにもかかわらず、半径データの差（＝半径ｒ
_ｍ−半径ｒ_４）は、凹部８２が形成されていない場合の
それと同じ値となる。その結果、半径データの範囲を用
いる方法によりツマリの有無を判別することは困難であ
る。

また、円形孔５にツマリがなくとも記憶された画像は楕
円であり、半径データは半径ｒ_ｍから半径ｒ_４の間でば
らついているので、変動係数ＣＶは０以上の一定の値を
有している。したがって、ツマリにより変動係数ＣＶが
変動したとしても、それを適正に評価することは困難で
ある。

また、上記円形度を用いる方法は、画像が真円であるこ
とを前提とするため、画像が楕円状になった場合には、
上記円形度を適応することは妥当ではない。

（発明の目的）本発明はかかる従来技術の課題を解決するためになされ
たものであり、画像のひずみの影響をおさえ、ツマリの
有無の判別能力を向上させることを目的とするものであ
る。

（目的を達成するための手段）この発明は、被検査物を撮像して画像データとして記憶
する第１の工程と、前記画像データに基づき前記第１の
工程において記憶された被検査物画像の中心位置を求め
る第２の工程と、前記被検査物画像の周上における複数
の点と前記中心位置との距離で表わされる半径を求める
第３の工程と、前記複数の周上の点のうち近接する周上の２点に対応す
るそれぞれの半径の差を、求める第４の工程と、前記第
４の工程において求められた前記複数の差の統計量を求
める第５の工程と、前記統計量に基づいて前記被検査物
の円形度を評価する第６の工程とを含む。

（作用）この発明によれば、前記複数の周上の点のうち近接する
周上の２点に対応するそれぞれの半径の差を求め、さら
にそれらの差の値に基づいて統計量を求めている。した
がって、前記第１の工程において記憶された前記被検査
物画像のひずみの影響をおさえることができる。

（実施例）Ａ．実施例の概略第２図はこの発明の一実施例を適用可能な画像読取り装
置１の構成図である。この装置１は、紡糸口金２を載置
する検査台３を有している。この検査台３の下側には投
光器４が設けられており、この投光器４より照射された
光が紡糸口金２の下面に入射され、紡糸口金２に設けら
れた円形孔５を介して検査台３の上側に設けられたイメ
ージセンサ６に投影される。そして、イメージセンサ６
により紡糸口金２が撮像されて出力信号Ｓ_Ｉとして画像
処理回路７に入力され、所定の画像処理が行われる。さ
らに、画像処理回路７において所定の画像処理がなされ
た画像データが画像処理回路７から演算回路８に供給さ
れ、その画像データに基づいて種々の演算がなされると
ともに、円形孔５にツマリがあるか否かの判定がなされ
る。そして、この判定結果が表示器やプリンター等の出
力機器９に出力されるように構成されている。

次に、本発明の一実施例の概要について説明する。本実
施例においては、まず検査対象物たる円形孔５の画像デ
ータを撮り込んで画像処理回路７に記憶し、その画像デ
ータを基に円形孔５の中心位置および周上の点を演算回
路８において求める。そして、各周上の点における半径
の値を求め、さらに近接する周上の２点における半径の
差を演算し、それらの差の各種統計量（例えば最大値，
平均値，標準偏差等）を求める。その後、上記のように
して求めた統計量より円形孔５の円形度を評価する。す
なわち、本実施例が従来の提案例と大きく異なる点は、
提案例では半径データを求め、そのデータの各種統計量
により円形度を評価していたのに対して、本実施例では
近接する周上の２点における半径の差を求め、その差の
各種統計量により円形度を評価している点である。

したがって、本実施例では、画像処理の結果、記憶され
た画像のひずみによって半径データが大きくばらついた
としても、近接する周上の２点における半径の差を求
め、これを円形度の評価の基礎とするので画像のひずみ
による影響を押えて実体に即した円形度の評価が可能と
なる。

Ｂ．実施例の詳細な動作第１図は本発明の一実施例を第２図に示す装置１を用い
て実施する場合の動作フローを示す図である。

まず最初に、投光器４を点灯させながらイメージセンサ
６により検査対象物たる円形孔５の画像データを撮り込
んで画像処理回路７に記憶する（ステップＳ１）。

そして、記憶された画像データに基づいて円形孔５のお
よその中心位置Ｐ_ｃ′（ｘ_ｃ′，ｙ_ｃ′）を求める（ス
テップＳ２）。その方法の一例としては、以下のような
ものがある。

(i)第３図に示すように、所定間隔ｄごとにＸ方向にス
キャニングして円形孔画像とその円形孔画像に最初に交
差するスキャニングラインとの交点におけるＸ座標値ｘ
_ａ，ｘ_ｂを求める。

(ii)(i)において求まったＸ座標値ｘ_ａ，ｘ_ｂを次式に
代入することにより、Ｘ座標値ｘ_ｃ′を求める。

ｘ_ｃ′＝（ｘ_ａ＋ｘ_ｂ）／２…(3) (iii)Ｘ座標をＸ座標値ｘ_ｃ′に設定し、Ｙ方向にスキ
ャニングしてそのスキャニングラインと円形孔画像との
交点におけるＹ座標値ｙ_ａ，ｙ_ｂを求める。

(iv)(iii)において求まったｙ座標値ｙ_ａ，ｙ_ｂを次式
に代入することによりｙ座標値ｙ_ｃ′を求める。

ｙ_ｃ′＝（ｙ_ａ＋ｙ_ｂ）／２…(4) 以上によりツマリの有無を判定しようとする円形孔５の
およその中心座標Ｐ_ｃ′（ｘ_ｃ′，ｙ_ｃ′）が求まる。

なお、上記の方法ではＸ座標値ｘ_ｃ′を求めるためにＸ
座標値ｘ_ａ，ｘ_ｂをそれぞれ１点ずつ求めているが、Ｘ
座標値ｘ_ａ，ｘ_ｂをそれぞれ２点以上ずつ求め、さらに
統計処理（例えば平均値Ｉｘ_ｃ′を求める等）を行うこ
とによりＸ座標値ｘ_ｃ′を求めてもよく、この場合はＸ
座標値ｘ_ｃ′を高精度で求めることができるというメリ
ットを有する。

次に、ステップＳ２において求めた中心位置Ｐ_ｃ′と円
形孔５の孔径より、第４図に示すように、水平方向およ
び垂直方向にサンプリングするエリアおよびサンプリン
グする間隔を定め、水平方向のスキャニングラインと円
形孔画像との交点および垂直方向のスキャニングライン
と円形孔画像との交点の各座標（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）（ただ
し、i=1,2,…,n）を求める（ステップＳ３）。ここで、
周上の点の座標（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）を求めるにあたっては、
第４図に示すように、サンプリングエリアをＸ方向およ
びＹ方向にそれぞれ４５゜とするとともに、サンプリン
グの間隔を一定のサンプリング間隔ｄ_ｓとする。この場
合、隣り合った周上の点の間隔は等角度間隔とは言えな
いが、本発明を実施するにあたっては、十分、使用に耐
え得るものである。なお、円形度を評価する段階におい
ては円形孔５の孔径は既知であるが、仮にこの値が既知
でないとしても、前記ステップＳ２中の（iii）におい
て求められるｙ座標値ｙ_ａ，ｙ_ｂの差をその円形孔５の
孔径としてもよいことはいうまでもない。

そして、これらの周上の点の座標（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）を次式
に代入することによって、ステップＳ２において求めた
中心位置Ｐ_ｃ′よりも精度の高い中心位置Ｐ_ｃ（ｘ_ｃ，
ｙ_ｃ）を求める（ステップＳ４）。

さらに、ステップＳ４において得られた中心位置Ｐ
_ｃ（ｘ_ｃ，ｙ_ｃ）と各周上の点の座標（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）を
次式に代入することにより、各周上の点における半径ｒ
_ｉ（i=1,2,…,n）をそれぞれ求める（ステップＳ５）。

そして、ステップＳ５において求めた半径ｒ_ｉを次式に
代入して隣り合う周上の点における半径の差Δｒ（＝Δ
ｒ₁₂，Δｒ₂₃，…，Δｒ_i1）を求める（ステップＳ
６）。

最後に、ステップＳ６において求めた隣り合う周上の点
における半径の差Δｒの各種統計量（例えば、最大値，
平均値，標準偏差等）を求め（ステップＳ７）、その統
計量に基づいて円形孔５の円形度を評価するとともに、
ツマリの有無の判別を行う（ステップＳ８）。

以上のように、本実施例では、近接する周上の２点とし
て隣り合う周上の点を選んでいる。そして、隣り合う周
上の点における半径の差Δｒを求め、その差の各種統計
量により円形度を評価しているので、画像処理によって
発生する画像のひずみによる影響を押えることができ
る。すなわち、画像のひずみによりツマリのない円形孔
５の画像が楕円になり、各周上の点における半径ｒ_ｉが
大きくばらついても、隣り合う周上の点における半径の
差Δｒのばらつきは、半径ｒ_ｉのばらつきに比べてかな
り小さなものとなる。したがって、円形孔５にツマリが
存在する場合には、隣り合う周上の点における半径の差
Δｒのばらつきがツマリのない場合のそれと異なったも
のとなる。ただし、そのばらつきは付着物の形状や大き
さに左右される。

そこで次に、ツマリの一般的なモデルを挙げて、それら
のモデルに上記実施例を適用した場合、どのようにして
円形度、すなわちツマリの有無の判別がなされるかにつ
いて説明する。

第５図(a)はツマリの第１のモデルであって、円形孔５
の一部に針状の付着物５１が付着している。また、第５
図(b)は第５図(a)に示す円形孔５に対して上記実施例を
適用した場合の隣り合う周上の点における半径の差Δｒ
の分布を示す図であり、横軸は隣り合う周上の点におけ
る半径の差Δｒの値を示し、縦軸はその値に対する頻度
を示すものである。同図(b)からわかるように、第１の
モデルの場合には、大小２つのピークｐ_１，ｐ_２を有し
ている。大きい方のピークｐ_１は、隣り合う周上の点に
おける半径の差Δｒが０である領域に近い領域で形成さ
れており、小さい方のピークｐ_２は、隣り合う半径の差
Δｒが比較的大きな値である領域に形成されている。す
なわち、小さい方のピークｐ_２は第５図(a)中に示され
た範囲Ｒ_１に存在する周上の点における半径の差に対応
するものであり、言い換えれば、付着物５１の存在によ
り小さい方のピークｐ_２が形成されていると言える。し
たがって、付着物５１が存在しなければ小さい方のピー
クｐ_２は形成されず、大きい方のピークｐ_１のみにな
る。

以上のことから、第１のモデルの場合には、隣り合う周
上の点における半径の差Δｒの最大値Δｒ_maxによりツ
マリの有無を判別することができる。すなわち、上記の
ようにして隣り合う半径の差Δｒを求め、その最大値Δ
ｒ_maxと所定値（ツマリ有無の判別基準）との大小関係
を調べることによりツマリの有無の判別が可能である。

次に、第２のモデルについて説明する。第６図(a)は第
２のモデルを示す図であり、同図(b)は同図(a)に示す円
形孔５に対して上記実施例を適用した場合の隣り合う周
上の点における半径の差Δｒの分布を示す図である。同
図(b)の横軸，縦軸は第５図(b)のそれらとそれぞれ同じ
である。第６図(b)からわかるように、第２のモデルの
場合には、１つのピークのみを有し、そのピークｐ_３の
中心値は隣り合う周上の点における半径の差Δｒの平均
値ＩΔｒとほぼ一致し、平均値ＩΔｒあるいは最大値Δ
ｒ_maxによりツマリの有無を判別することが可能であ
る。すなわち、上記のようにして隣り合う周上の点にお
ける半径の差Δｒを求め、その最大値Δｒ_maxあるいは
その平均値ＩΔｒと所定値（ツマリ有無の判別基準）と
の大小関係を調べることによりツマリの有無の判別が可
能である。

次に、第３のモデルについて説明する。第７図(a)は第
３のモデルを示す図であり、付着物７１の付着により円
形孔５の形状が円弧状になったものである。また、同図
(b)は同図(a)に示す円形孔５に対して上記実施例を適用
した場合の隣り合う周上の点における半径の差Δｒの分
布を示す図である。同図(b)の横軸，縦軸は第５図(b)の
それらとそれぞれ同じである。第７図(b)からわかるよ
うに、第３のモデルの場合には、ピークの数は１つであ
り、そのピークｐ_４の形状は第１あるい第２のモデルの
場合のピークｐ_１，ｐ_２，ｐ_３に比べてブロードなもの
となる。このような場合には、隣り合う周上の点におけ
る半径の差Δｒの標準偏差σを求め、その値によりツマ
リの有無を判別することができる。すなわち、上記のよ
うにして隣り合う周上の点における半径の差Δｒを求
め、その標準偏差σと所定値（ツマリ有無の判別基準）
との大小関係を調べることによりツマリの有無の判別が
可能である。

ところで、統計処理上、その事象の特徴を判定する際の
信頼性の面からいうと、処理データの数が１０を越える
と、処理データから求められる最大値は同じ処理データ
から求められる平均値や標準偏差に比べて劣るというこ
とが一般的に知られている。また、平均値と標準偏差σとを比べてどちらがその事象の特徴を判定
する上で有効な手段であるかということは明確でない。
そこで、上記の平均値と標準偏差σを次式に代入し、得られた値を所定値と比
較してツマリの有無を判別する方法が考えられる。

この方法は、(8)式に示すように、平均値の要素と標準偏差σのそれとを加味するとともに、平均
値を１，標準偏差σを３の重みづけを行うものであり、実
際に即した円形度の評価が可能となる。

なお、上記実施例では、近接する周上の２点として隣り
合う周上の点を選んだが、これ以外に１つおきに隣り合
う周上の点を選び全体として全ての点について半径の差
を求めてもよい。この場合には、(7)式により求められ
る半径の差Δｒ（＝Δｒ₁₂，Δｒ₂₃，…，Δｒ_i1）の代
わりに次式により求められる半径の差Δｒ′（＝Δ
ｒ₁₃，Δｒ₂₄，…，Δｒ_i2）を用いて上記のごとく各種
統計量を求め、円形孔５の円形度を評価するとともに、
ツマリの有無の判別を行えばよい。

また、近接する周上の２点として隣り合う周上の点ある
いは１つおきに隣り合う周上の点を選ぶ代わりにｎ（ｎ
≧２）おきに隣り合う周上の点を選び全体として全ての
点について半径の差を求めてもよいことはいうまでもな
い。すなわち、被検査物の大きさやステップＳ３におい
て求められる座標の数等に応じて適当に選択すればよ
い。また、この選択方法としては、第２図に示す装置１
内において被検査物の大きさや上記座標の数等に応じて
自動的に適当に設定するように構成することあるいは外
部より適当な信号等を与える等が挙げられる。

また、上記実施例では、ステップＳ６において近接する
周上の２点の半径の差を全ての点について求める例を示
したが、近接する周上の２点の半径の差をいくつかの点
を隔て、例えば、(7)式のΔｒ₁₂，Δｒ₂₃，Δｒ₃₄，Δ
ｒ₄₅．Δｒ₅₆，Δｒ₆₇，Δｒ₇₈…をΔｒ₁₂，Δｒ₄₅，Δ
ｒ₇₈として半径の差を求め、さらにその半径の差を用い
て、上記のごとく各種統計量を求め、円形孔５の円形度
を評価するとともに、ツマリの有無の判別を行ってもよ
い。

また、上記実施例ではステップＳ２においておよその中
心位置ｐ_ｃ′を求め、さらにステップＳ４において再び
中心位置ｐ_ｃを求めなおしているが、ステップＳ２にお
いて充分な精度を有する中心位置が求まればステップＳ
４の動作は不要である。

また、一般的に、紡糸口金には複数の円形孔が設けられ
ており、それら円形孔のすべてにツマリの有無の判別を
行う必要があるが、上記の方法によりツマリの有無を判
別していく段階でツマリを有する円形孔の数が一定以上
になった場合にツマリの有無の判別を中止して紡糸口金
を洗浄するようにすれば、上記判定に要する時間を短縮
することができる。

また、上記の方法において求められる各種統計量（例え
ば最大値，平均値，標準偏差等）に対する円形孔の数を
紡糸口金ごとに出力することにより製造工程における品
質管理の有効な情報となる。

（発明の効果）以上のように、この発明によれば、複数の周上の点のう
ち近接する周上の２点に対応するそれぞれの半径の差を
さらにそれらの差の値に基づいて統計量を求め、その総
計量より円形度の評価を行うことにより、前記第１の工
程において記憶された前記被複製画像のひずみの影響を
おさえることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の動作フローを示す図であ
り、第２図は本発明の一実施例を適用可能な画像読取り装置
の構成図であり、第３図は本実施例において、円形孔の画像データよりそ
の円形孔のおよその中心位置を求める方法の一例を示す
図であり、第４図は本実施例において、各周上の点を求める方法の
一例を示す図であり、第５図(a)はツマリの第１のモデルを示す図であり、第５図(b)は第５図(a)に示す円形孔に対して本実施例を
適用した場合の隣り合う周上の点における半径の差の分
布を示す図であり、第６図(a)はツマリの第２のモデルを示す図であり、第６図(b)は第６図(a)に示す円形孔に対して本実施例を
適用した場合の隣り合う周上の点における半径の差の分
布を示す図であり、第７図(a)はツマリの第３のモデルを示す図であり、第７図(b)は第７図(a)に示す円形孔に対して本実施例を
適用した場合の隣り合う周上の点における半径の差の分
布を示す図であり、第８図は従来方法の問題点を説明するための図である。５…円形孔、Ｓ１〜Ｓ８…ステップ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被検査物を撮像して画像データとして記憶
する第１の工程と、前記画像データに基づき前記第１の工程において記憶さ
れた被検査物画像の中心位置を求める第２の工程と、前記被検査物画像の周上における複数の点と前記中心位
置との距離で表わされる半径を求める第３の工程と、前記複数の周上の点のうち近接する周上の２点に対応す
るそれぞれの半径の差を、求める第４の工程と、前記第４の工程において求められた前記複数の差の統計
量を求める第５の工程と、前記統計量に基づいて前記被検査物の円形度を評価する
第６の工程とを含むことを特徴とする被検査物の円形度
の評価方法。